前段时间，康奈尔大学开源了LLMTune框架（https://www.datalearner.com/blog/1051684078977779 ），这是一个可以在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型的框架，不过它们采用的方法是将650亿参数的LLaMA模型进行4bit量化之后进行微调的。今天华盛顿大学的NLP小组则提出了QLoRA方法，依然是支持在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型，不过根据论文的描述，基于QLoRA方法微调的模型结果性能基本没有损失！
前段时间，康奈尔大学开源了LLMTune框架（https://www.datalearner.com/blog/1051684078977779 ），这是一个可以在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型的框架，不过它们采用的方法是将650亿参数的LLaMA模型进行4bit量化之后进行微调的。今天华盛顿大学的NLP小组则提出了QLoRA方法，依然是支持在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型，不过根据论文的描述，基于QLoRA方法微调的模型结果性能基本没有损失！